Amazon Bedrock 中的 Cohere Command 和 Embed

Command R+ 是 Cohere 最先進的大型語言模型，專為實際企業應用程式而設計。Command R+ 平衡了效率和準確性，使企業能夠超越概念驗證，並開始在日常營運中運用 AI。它支援 10 種主要業務語言，並且擅長檢索增強生成 (RAG) 使用案例。

Command R 是一種專為企業設計的強大且多功能的語言模型。它支援 10 種語言，擅長執行長上下文任務，非常適合全球企業。Command R 專注於效率和準確性，並針對 RAG 使用案例進行了最佳化。它能夠熟練地處理文字生成任務，非常適合企業的全面的 AI 實作。

Cohere Embed 是一種功能強大的內嵌模型，可針對 100 多種語言提供尖端效能。這種創新模型可以將文字映射到語義向量空間，將具有相似含義的文字聚集在一起。藉助此功能，開發人員可以增強處理雜訊資料的搜尋應用程式及其結果，並提高任何 RAG 系統的擷取準確性。

Command R 模型具有高達 128K Token 的上下文長度，可在廣泛的上下文中理解並產生回應，進行大型文件擷取、具有進階擷取的相關參考和工具使用，這使其成為複雜工作流程的理想選擇。

Command R 模型能夠跨 10 種主要商業語言生成多語言內容，這些語言包括：英文、法文、西班牙文、義大利文、德文、葡萄牙文、日文、韓文、阿拉伯文和中文。

Command R+ 支援多步驟工具使用，從而能夠在多個步驟中組合使用多個工具來完成困難的任務。當該模型嘗試使用工具但失敗時，它甚至可以自我修正，從而多次嘗試完成任務並提高總體成功率。

Command R 模型旨在透過將生成式 AI 功能無縫整合到日常應用程式和工作流程中來提高生產力。企業現在可以簡化流程並提高總體效率，從而取得更好的業務成果。藉助 Command R+，企業可以創造新的可能性並提升員工和客戶體驗。

Cohere 採取強力的資料隱私措施，使客戶能夠保留對其資料的完全控制。從自訂到模型輸入和輸出，企業可以放心，他們的敏感資訊始終安全並受到他們的監督。

一個投資平台使用 RAG 和 Cohere 模型，為其客戶建立了一個 AI 助理，讓客戶可以向該助理提出複雜的問題，並從財務報告、分析師研究、投資者通話記錄等資料中取得經過合成的答案。

一家 CRM SaaS 公司使用 RAG 和 Cohere 模型建立了一個技術支援 AI 助理，該助理可根據產品文件和內部知識庫為常見查詢提供對話式回應。

Cohere 與一家金融服務公司合作，使用 Command 和 Embed 模型以及 RAG 建立無縫解決方案。這使得領導者和管理者能夠提出複雜的問題，從以前無法存取的資料來源中擷取資料。這些模型協同工作，將任務和資料擷取分解為多個步驟，以取得更準確的回應。

客戶部署 Command 來彙總多模態檔案，包括 PowerPoint 簡報、筆記、PDF 等。他們使用先前的合約談判材料和由資深的全球採購人員建立的摘要來訓練模型。

Cohere 與一家全球顧問公司合作，使用 Cohere 的 Command 和 Embed 模型建立自訂 RAG 解決方案。顧問現在可以提出問題，並藉助智慧助理的參考快速取得準確的答案。